A medida que miles de millones de activos se conectan a Internet, el mundo industrial se enfrenta a nuevos retos en materia de conectividad y ciberseguridad para la automatización y la toma de decisiones en tiempo real. En esta charla abordamos el papel clave de una Plataforma Edge como solución para superar el problema de Gravedad de Datos de la Nube.

TinyML ha demostrado ser una potente herramienta para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos y entornos con recursos limitados. En este artículo exploramos su potencial en el sector químico y de refinerías.

En 2025, un asombroso 75 % de los datos empresariales se crearán en el perímetro. Además, en 2027, el aprendizaje profundo estará presente en más del 65 % de los casos de uso periféricos. A medida que aumenta el volumen de datos, la informática se desplaza hacia los bordes. Esto presenta una oportunidad única para que los equipos de AI /ML aprendan y adopten las mejores prácticas en la implementación de Machine Learning en el Edge. Obtenga más información y reproduzca nuestro seminario web sobre la vanguardia de MLOps.

El uso de la IA en Edge Computing abre interesantes oportunidades en todos los sectores, ofreciendo ventajas como la toma de decisiones en tiempo real, la inferencia de baja latencia y la mejora de la seguridad de los datos. Sin embargo, cuantificar estos beneficios y demostrar un retorno de la inversión tangible sigue siendo un reto para muchas empresas.

Esta versión 2.4.0 de la plataforma Barbara introduce importantes mejoras que agilizarán las pruebas de concepto y las implantaciones en producción. Además, hemos renovado varias vistas y tarjetas para mejorar la usabilidad de la plataforma, haciendo que las interacciones sean más fluidas y rápidas.

Las empresas están cada vez más interesadas en virtualizar los equipos eléctricos porque ofrece una serie de ventajas para sus operaciones. La virtualización reduce la necesidad de infraestructura física, lo que puede suponer un ahorro de costes, una reducción de los requisitos de mantenimiento y un aumento de la seguridad. Estaremos en CIRED 2023, mostrando cómo virtualizar subestaciones desde las redes de Transmisión hasta las de Media y Baja Tensión a través de la tecnología Edge Computing.

Con el creciente número de recursos energéticos distribuidos (DER) en la red, los operadores energéticos necesitan un sistema predictivo basado en patrones de consumo y producción que les ayude a evitar congestiones y sobretensiones en la red. En este artículo abordamos un proyecto específico que estamos llevando a cabo en el marco del programa i-nergy, una iniciativa financiada por la UE cuyo objetivo es apoyar y desarrollar nuevos servicios energéticos basados en IA.

En un panorama tan competitivo y cambiante como el actual, la optimización de las operaciones es crucial para el éxito. Con la llegada de tecnologías de vanguardia como Edge Computer Vision, las empresas pueden obtener una ventaja significativa aprovechando el análisis de datos en tiempo real y la toma de decisiones. En este artículo, exploraremos lo que las industrias necesitan saber sobre la optimización de las operaciones con Edge Computer Vision y cómo esta tecnología transformadora puede impulsar su crecimiento.

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando todas las industrias, proporcionando nuevas oportunidades y desafíos para el crecimiento y la innovación. Sin embargo, un gran poder conlleva una mayor responsabilidad. La Unión Europea (UE) ha reconocido la necesidad urgente de prácticas éticas y transparentes de IA para proteger los derechos de las personas y garantizar un uso justo y responsable de las tecnologías de IA. Este artículo pretende orientar a las empresas sobre lo que deben hacer para cumplir la normativa de la UE sobre IA.